Language
Country/Area
No result found
La clé pour changer les étiquettes diagnostiques : quelle est leur importance clinique ?
En médecine et en psychologie, la « signification clinique » fait référence à l’importance pratique de l’effet du traitement, c’est-à-dire à son impact réel et perceptible sur la vie quotidienne. Dans cet article, nous examinerons la différence entre la signification statistique et la signification pratique et révélerons le rôle essentiel de la signification clinique dans le changement de l’étiquette diagnostique d’un patient au cours du processus de traitement.
Signification statistique et signification pratique
La signification statistique est utilisée dans les tests d'hypothèses pour tester la validité de « l'hypothèse d'absence de relation » (c'est-à-dire qu'il n'y a aucune relation entre les variables).
La signification statistique est généralement choisie comme α = 0,05 ou 0,01, ce qui représente la probabilité de rejeter à tort l'hypothèse d'absence réelle de relation dans les tests d'hypothèse. Si une différence significative est obtenue à un niveau de signification de α = 0,05, cela signifie qu’il n’y a que 5 % de probabilité d’obtenir le résultat observé en supposant que l’hypothèse d’absence de relation est vraie. Il s’agit toutefois d’un résultat statistiquement significatif et il ne fournit aucune indication sur l’ampleur ou l’importance clinique de la différence. En revanche, les implications pratiques se concentrent sur l’efficacité d’une intervention ou d’un traitement et quantifient l’ampleur du changement provoqué par le traitement. Cela implique l’utilisation de mesures telles que la taille de l’effet, le nombre de sujets à traiter (NNT) et la proportion évitée. La taille de l'effet est une sorte de signification pratique. Elle permet de quantifier l'écart entre l'échantillon et l'attente, ce qui permet de comprendre les résultats de la recherche. Cependant, il convient de noter que la taille de l'effet elle-même présente des sources potentielles de biais et se concentre généralement sur le groupe effets plutôt que des effets individuels.
Applications spécifiques d'importance clinique
La signification clinique répond à la question : « L'effet du traitement est-il suffisamment important pour modifier l'étiquette diagnostique du patient ? »
En psychologie et en psychothérapie, le concept de « signification clinique » est défini plus précisément. Dans la recherche clinique, la signification clinique se concentre sur la capacité d’un traitement à faire en sorte qu’un patient ne réponde plus aux critères d’un diagnostic. Par exemple, un traitement peut produire un changement statistiquement significatif dans les symptômes dépressifs et avoir un effet important, mais cela ne signifie pas que tous les patients ne sont plus dysfonctionnels.
Calcul de la signification clinique
Il existe de nombreuses méthodes pour calculer la signification clinique. Les cinq méthodes les plus courantes sont les suivantes : la méthode Jacobson-Truax, la méthode Gulliksen-Lord-Novick, la méthode Edwards-Nunnally, la méthode Hageman-Arrindell et le modèle linéaire hiérarchique (HLM).
Méthode Jacobson-TruaxLa méthode Jacobson-Truax est une méthode courante pour calculer la signification clinique, et son processus de calcul implique l'« indice de changement de fiabilité (RCI) ». Cet indice est calculé comme la différence entre les scores pré-test et post-test d'un participant divisée par l'erreur standard de la différence de score. En fonction de la directionnalité et de la valeur limite du RCI, les participants ont été classés comme suit : récupérés, améliorés, inchangés ou aggravés.
Méthode Gulliksen-Lord-Novick
La méthode Gulliksen-Lord-Novick est similaire à la méthode Jacobson-Truax, mais elle prend en compte les effets de la régression moyenne. Il a été calculé en soustrayant la moyenne de la population concernée des scores pré-test et post-test et en divisant par l’écart type de la population.
Méthode Edwards-NunnallyLa méthode Edwards-Nunnally est une alternative plus rigoureuse pour calculer la signification clinique. Dans cette approche, les scores pré-test sont corrigés en termes de fiabilité et des intervalles de confiance sont construits pour les scores pré-test ajustés de sorte que le changement de score réel requis pour démontrer une signification clinique soit plus important par rapport à la méthode Jacobson-Truax.
Méthode Hageman-Arrindell
La méthode Hageman-Arrindell implique des indices de changement de groupe et de changement individuel, en utilisant un indice de fiabilité du changement pour indiquer dans quelle mesure un patient s'est amélioré. Cette approche fournit également quatre catégories similaires à l’approche Jacobson-Truax : aggravation, aucun changement fiable, amélioration mais pas de rétablissement et rétablissement.
Modèle linéaire hiérarchique (HLM)
Les modèles linéaires hiérarchiques étudient les changements à l'aide d'une analyse de la courbe de croissance plutôt que de simples comparaisons pré-test/post-test, nécessitant ainsi trois points de données par patient. Lors de l’utilisation du HLM pour l’analyse, des estimations de changement ont été calculées pour chaque participant et ont permis l’analyse des modèles de courbe de croissance pour les groupes et les dyades.
Enfin, bien qu’il existe une différence entre la signification statistique et la signification pratique, dans le contexte clinique, un bon effet de traitement doit non seulement être statistiquement significatif, mais également avoir un impact clinique pratique. En d’autres termes, comment définir un traitement « réussi » est peut-être une question sur laquelle chacun d’entre nous doit réfléchir ?
